高校人力資源數據分析問題

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20世紀90年代以來，我國學者對高校人力資源管理進行了大量研究。20世紀末期信息化一詞在國內盛行，2016年《國家信息化發展戰略綱要》提出，需要將信息化貫穿我國現代化進程始終，加快釋放信息化發展的巨大潛能，信息化被上升至國家戰略高度。2017年國家在教育領域全面部署，《關于全面推進教師管理信息化的意見》提出，全面推進教師管理信息化，提升教師管理的效率與水平。2021年教育部《關于加強新時代教育管理信息化工作的通知》提出，利用新一代信息技術提升教育管理數字化、網絡化、智能化水平，推動教育決策由經驗驅動向數據驅動轉變。因此，加強信息化發展背景下的高校人力資源數據分析問題的研究，對于提高高校人力資源管理水平具有重要意義。

一、高校人力資源數據分析存在的問題

（一）數據源頭管理不完善

1.數據輸入。高校人力資源管理數據輸入量龐大，包含每一位職工從入職到退出的全職業生命周期的各種記錄，不可避免地存在數據輸入遺漏、缺失和錯誤。數據輸入來源眾多，包含來自員工人事檔案的信息和員工個人提供的基本信息，來自高校內部如財務、黨組織及各二級學院等提供的數據，高校外部政府、機關事業單位等提供的數據；數據輸入手段不統一，既包含紙質文件輸入，也包含電子文件輸入，也可能同時采取兩種手段；數據輸入類型不可控，包含Excel、Word、PDF等文檔，通知、任免、調配、制度等紅頭文件，高校無相關規章制度，數據輸入端管理混亂。

2.數據存儲。高校人力資源管理部門主要采用紙質文件和電子文件兩種方式存儲數據。紙質文件具有可依據性、可考性和高穩定性，但是對儲存環境的溫度和濕度要求高，部分文件由于具有保密性質，對存儲地點有特殊要求，受空間限制大，依靠紙質文件傳遞信息的時效性低。電子文件具有操作簡單、便于管理、資源共享、快速傳遞的優點，但電子文件存在保護成本高、鑒別原始難度大和不可避免的安全風險。在實際操作過程中，兩種存儲方式相分離，信息不互通，不利于數據存儲管理，數據收集時需要投入大量精力和時間進行數據核實，降低了數據分析的效率。

3.數據質量。數據質量的好壞對數據分析的速度和結果起著關鍵作用。高校人力資源管理部門掌握著每一位職工的人事檔案，是人事數據的第一手資料，這些原始人事數據能夠反映真實情況，數據質量高，但是由于檔案材料缺失情況經常出現，所以數據的完整性不能確保。同時，人事數據需要不斷地更新，更新不及時就會影響數據的質量。此外，負責不同人事業務的員工有不同的數據要統計分析，數據不具備唯一性，并且數據統計分析的標準和方法不同，導致存在大量重復數據和冗余數據，數據之間的關聯性較低，數據利用的效率和協同性較低。

（二）數據分析過程信息化程度不高

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論，進而對數據加以詳細研究和概括總結的過程，分為以下步驟：識別需求、收集數據、分析數據、過程改進，其中收集數據階段和分析數據階段是關鍵環節。

1.收集數據階段。高校人力資源管理部門收集到的數據分為電子文件數據和紙質文件數據。在收集電子文件數據時，主要利用計算機網絡，數據存在被篡改和泄露的風險；收集紙質文件數據時，需要人工逐一翻閱、核實、統計，工作量大，出錯的概率增加。在數據收集完成后，借助計算機等將數據以電子文件的形式保存，這顯然落后于信息化時代下建立數據庫的做法。有些高校也建立了人力資源數據庫，但數據庫內容不完整，利用率低。在收集數據時，人事部門員工需要將更多的精力放在數據錄入上，缺乏對數據的識別和甄選，影響收集到的數據質量。

2.分析數據階段。在數據分析階段，高校人事部門員工主要采取人工分析和借助Excel軟件分析，不會使用數據統計分析軟件，常出現由于人員技能不熟練而花費大量時間和精力的情況，導致數據分析效率低、準確率低。高校現有的人力資源管理信息軟件，對數據分析也有涉及,但是比較固定化，一般是上級部門要求上報的一些統計表格，系統功能不能滿足各高校多元化的數據分析需求。同時，各個系統軟件和數據庫“各自為營”，互通性差，比如在結合科研成果、教學工作量、領導職務和職級進行分析時，一般的人力資源管理軟件中就沒有相應的功能和模塊，需要與信息系統外的數據結合，造成數據分析需要較長時間，數據分析結果不全面。

（三）數據分析人員技能不足

1.意識方面。部分高校人力資源管理人員對人力資源數據分析存在認識上的偏差，將數據分析理解為簡單的數字計算或數據統計，在思想上沒有給予人力資源數據分析工作足夠的重視，不主動學習數據分析方法和工具，存在利用現有的知識能夠解決眼前問題就行的應付思想，更沒有通過數據分析創新人力資源發展的前瞻意識。此外，高校人力資源數據分析為被動式，上級部門或領導需要什么數據，人力資源管理人員就分析什么數據，什么時間需要，人力資源管理人員就什么時間分析，在此過程中會出現由于溝通不充分或時間緊張而導致數據分析結果不準確的問題。

2.技能方面。進行數據分析一般需要借助各種分析工具，例如軟件類的Excel，數據庫類MySQL，以及數據庫挖掘等，使用這些工具需要掌握一定的方法，但是高校人力資源管理人員一般對人力資源管理知識較為熟悉，但是對于數據分析工具了解較少，只能運用Excel進行簡單操作，不能熟練使用Excel的各種功能，也不能運用其進行更深一步的數據分析，對于其他數據分析工具就更加陌生。因此，高校人力資源數據分析目前只是停留在簡單的數據統計階段，人員不具有足夠的專業能力來完成數據分析，對于人力資源數據分析的目的和需求無法深入剖析，數據分析過于形式化和表面化，尚不具備通過分析找出數據背后更多信息的技能，不能積極推動人力資源管理發展，限制了高校人力資源信息化發展。3.培訓方面。一方面，受社會公共衛生事件影響，有些培訓取消或推遲，影響了高校人員的外出培訓，接受新理念、新知識的機會減少，有些培訓改為線上方式展開，在一定程度上解決了不能外出培訓的問題，但是對操作方面要求較高的項目，培訓效果欠佳。另一方面，高校人力資源培訓內容拘泥于傳統的人力資源管理模塊，對于信息化、數據化、智能化等新理念、新技能的培訓比較缺乏，導致高校人力資源管理人員數據分析技能不夠、意識不強。

二、信息化背景下高校人力資源數據分析改善措施

（一）提高數據管理水平

1.明確數據管理流程。一是加強領導支持，高校決策層需要充分認識到加強人力資源數據管理與分析的重要性，在人力、物力、財力等方面給予充分支持，調動一切信息化資源，推動數據分析工作。可以專門組建數據管理與分析工作領導小組，下設辦公室，專門負責制定數據管理方面的規章制度并負責具體政策的落實。二是加強數據流程建設，通過分析高校人力資源管理和數據分析流程，建立高校人力資源數據管理基本流程。在此基礎上，各高校還需要建立詳細的數據收集流程、數據存儲流程、數據調取流程和數據應用流程。

2.完善數據維護制度。由于高校員工數量多，崗位類別多，因此人力資源數據種類繁多，更新變動頻繁，數據維護工作量大，要想保證人力資源數據的準確性，數據維護需要做到及時和定期進行，因此，必須建立數據維護制度。數據維護制度要明確數據維護崗位及崗位說明書，將責任落實到人；明確數據維護時間，即定期維護數據、實時更新數據和不定期更新數據；明確數據維護內容，根據人力資源不同業務確定相應的維護內容；明確數據維護標準，包括數據格式、數據類型等；確定相應的獎懲辦法，激勵相關人員嚴格按照制度執行。

3.完善數據安全管理制度。首先，對數據和數據使用人員進行分級管理，數據分級管理：一級數據為保密數據，不可對外提供；二級數據為脫敏數據，即經過處理或領導批準后可對外提供；三級數據為公開數據，即可以直接對外提供。數據使用人員分級管理：分級授予使用權限，既保證數據可以得到充分的利用，又保證數據的安全性。其次，設立數據安全管理人員，對數據收集途徑、存儲方式、傳遞方式和使用途徑進行安全識別，采取專業措施進行安全技術防護，督促數據管理相關制度的落實。最后，與相關人員簽訂數據安全保密協議，采取多種方式加強數據安全管理培訓，提升人力資源數據安全意識。

（二）提高數據分析過程信息化程度

1.完善高校人力資源管理信息系統建設。一是健全高校人力資源管理信息系統，建立涵蓋人力資源全業務流程的信息系統：招聘系統、薪酬管理系統、職稱評審系統、培訓系統、檔案管理系統、績效考核系統等；二是完善高校現有人力資源管理信息系統功能，豐富信息系統模塊，統一信息系統的基礎功能，科學規劃信息系統的特色功能，開發統計數據自動錄入、自動提取、異常信息提醒、實時數據展示等功能；三是提升高校人力資源數據分析結果的可視化水平，在信息系統中增加可視化頁面，例如，對高校人員基本信息（年齡、性別、學歷）進行展示，對未來5—10年內退休人員進行預測，從而使不同級別人員能夠直觀了解人力資源情況。

2.建立高校人力資源數據共享平臺。高校人力資源數據主要來源于校內因人事變動、員工個人情況變動和校外上級政策變化產生的數據，這些數據通過不同途徑傳遞匯集形成人力資源數據，人力資源數據通過相同路徑應用在內部決策、員工發展以及輔助外部決策，在此基礎上建設高校人力資源數據共享平臺。一是標準化數據收集形式，統一不同部門業務信息系統接口及訪問調用方式，在部門之間建立規范的數據傳遞標準；二是打破各信息系統之間的壁壘，增強系統之間的兼容性，實現數據分類、分級集成，形成信息共享平臺，提升數據分析效率；三是促進全員參與，針對不同崗位等級的人員設置不同的人力資源數據訪問和使用權限，鼓勵員工完善并及時更新個人信息，提高人力資源數據分析的準確性。

（三）提高數據分析人員技能

1.完善數據分析崗位管理。高校人力資源管理部門可設置數據分析崗位，通過引進專業人員或培養現有員工來勝任此崗位。首先，必須具有數據分析和人力資源管理相關專業知識背景，具備完成數據管理與分析工作的專業能力；其次，必須具備職業素養，能夠保證人力資源數據動態更新，保證數據的準確性，清楚掌握人力資源數據的情況，嚴格按照相關規章制度管理數據，對數據的安全性負責；最后，能夠運用信息化手段進行數據分析，對數據分析結果負責，同時，該崗位人員應具備優化數據管理和數據分析的能力，能推動人力資源數據共享的實現。

2.提高數據分析人員思想意識。一是提高學習意識，幫助員工樹立終身學習思想，使其充分認識到，隨著時代的發展，高校人力資源管理未來需要復合型人才。因此，高校人力資源管理人員不僅要加強學習人力資源知識，還要加強信息技術、數據分析等方面知識的學習。二是提高創新意識，隨著高校改革的深入推進，高校人力資源的發展必須突破傳統管理方式，實現各個業務模塊的創新，其中數據分析是信息化時代實現創新的重要途徑，人力資源管理人員要在創新數據管理方式的基礎上，主動進行數據分析，挖掘數據背后的信息，提升分析預測準確性，擴展數據應用范圍，為各級決策、各方業務提供數據支持，提高人力資源數據分析價值。

三、結語

在外部政策與環境的影響和人力資源管理自身創新發展需要的雙重驅動下，高校人力資源數據管理工作已經被提上日程。全國2759所高校全部設置信息化相關部門，但在人事部門尚未配備專門的數據管理與分析人員。人力資源管理作為推動高校實現更高發展的重要環節，其數據具有巨大的研究價值，而數據分析又是數據研究的重要步驟，并且是日常管理工作的一項重要內容。因此，本文從數據管理水平、數據分析過程信息化程度、數據分析人員技能三個方面提出具體措施，希望可以為存在人力資源數據分析問題的高校提供參考。

作者:王丹 單位:中國民用航空飛行學院